Bell Integrator – глобальная международная компания с опытом выполнения сложных наукоемких проектов по всему миру. Команда ученых Bell Integrator успешно решает сложные алгоритмические проблемы в следующих областях: дополненная реальность, искусственный интеллект, нейронные сети, машинное обучение, видеоаналитика, интернет вещей, блокчейн.

Сегодня, в век развития цифровых информационных технологий, это желание обретает абсолютно другой, вполне бытовой и осязаемый смысл. Используя мощные инструментарии моделирования, человечество уже не боится делать своих прогнозов в различных областях развития общества. В основе таких прогнозов, в большинстве случаев, лежат математические модели, построенные с учетом прошлых и настоящих тенденций развития событий.

Bell Integrator – одна из передовых компаний, стремящаяся поставить накопленный человечеством опыт в предсказательной аналитике на службу бизнеса. Имея в своем составе большой научный отдел, включающий в себя докторов и кандидатов наук, работающих в области моделирования и Data Science, она быстро расширяет круг своих компетенций и решаемых задач, связанных с предсказательной аналитикой, на различные сферы жизни.

Вот некоторые примеры успешного решения задач предиктивной аналитики компанией Bell Integrator в крупных отраслях бизнеса.

Иван Прошин
ведущий специалист Bell Integrator, доктор технических наук
Банки
Перед научным отделом Bell Integrator была поставлена задача разработать рекомендательную систему продуктов внешней экономической деятельности одного из трех крупнейших российских банков: Экспортные аккредитивы, Импортные аккредитивы, Гарантии, Валютный контроль, Валютный счет. Задача состояла в определении вероятности приобретения этих продуктов клиентами банка. Итогом работы стал список потенциально заинтересованных клиентов. Обзвон более 900 наиболее перспективных клиентов, указанных системой, показал высокую точность предсказания. В результате чего, разработанную Bell Inntegrator систему признали максимально эффективной.
Иван Прошин:

Основной секрет успеха построения предиктивной модели высокого качества лежит в области определения наиболее значимых факторов, влияющих на прогнозируемую величину. Часто эти факторы видны невооруженным глазом, но есть и такие, которые можно обнаружить только применив соответствующий математический аппарат. Далее, исходя из опыта, выбираются наиболее эффективные одна или несколько технологий построения модели, позволяющие достичь высокой точности в предсказании. Это могут быть нейронные сети, деревья решений, решающие правила, регрессионные модели и т.д. После построения модели или ансамбля моделей осуществляется проверка точности, достоверности и адекватности моделирования. Для этого, обычно, используют ретроспективную выборку прошлых периодов, не участвующую в построении модели

Телеком
Еще одной интересной задачей, поставленной перед Bell Integrator крупным телеком-оператором, являлась задача прогнозирования аварийных ситуаций в сети и на оборудовании базовых станций. Аналитики заказчика пришли к выводу, что компания теряет прибыль в связи с периодически возникающими аварийными ситуациями. Такие аварии приводят к простоям оборудования, к дополнительным затратам на детектирование и ремонт, а, главное, провоцируют отток клиентов к другим операторам. Перед Bell Integrator была поставлена задача построить систему прогнозирования аварий, позволяющую заблаговременно предупреждать о вероятности возникновения аварийных ситуаций на оборудовании в период от недели до месяца.
Иван Прошин:

Сложность данного проекта заключалась в том, что необходимо было обработать огромное количество данных от оборудования. Пришлось построить собственное хранилище на базе Hadoop (инструментарий для эффективного хранения и обработки больших данных). С учетом динамики развития аварийных ситуаций и топологии сети, были разработаны ансамбли моделей, основанных на регрессии, нейронных сетях и деревьях решений. Опытная эксплуатация единой системы мониторинга аварийных ситуаций, в основу которой легли разработанные модели, показала свою высокую эффективность и практическую ценность

Успешный опыт сотрудничества в построении системы предсказания аварий послужил поводом для постановки Bell Integrator новой задачи, суть которой состояла в прогнозировании оттока клиентов сети сотовой связи оператора. Задача сводилась к предсказанию вероятности ухода абонента сети к другому оператору.
Иван Прошин:

Работа была связана с обработкой больших данных. С нескольких итераций удалось определить основные, влияющие на отток факторы, и построить модель с достаточной для практики точностью. Надо отметить, что одно из основных требований к таким моделям со стороны заказчика, является большая «объясняющая» сила модели. То есть, исходя из модели, заказчик должен понимать не только вероятность оттока, но и его причину. При моделировании пришлось это учитывать и создать многослойный ансамбль моделей, каждый слой которого обладал разной объясняющей силой. Естественно, что в последнем слое она была максимальная

Промышленность

Стоит отметить опыт компании в построении предиктивной модели для нефтяной промышленности.

В этом году Bell Integrator провел комплексные работы по реализации системы прогнозирования аварий компрессорного оборудования для крупного нефтеперерабатывающего предприятия. Эти работы включали в себя несколько этапов: анализ объекта (системная оценка оборудования, применяемого для компрессорной установки), разработку математических моделей получения информации о состоянии оборудования, создание математической модели прогнозирования рисков, создание единого интерфейса системы и тестирование.

На компрессорной нефтеперерабатывающей установке собирались данные с датчиков температуры, давления, оборотов, вибрации и других датчиков, входящих в комплект установки.

Специалисты Bell Integrator создали программно-аппаратный комплекс, который не просто собирает и выводит всю критически важную информацию на единый экран, но и позволяет предсказывать аварии и износ оборудования. В итоге, заказчик получил единый и понятный интерфейс, позволяющий предсказывать аварии на объекте, сводя к минимуму риски и сокращая расходы на обслуживание и эксплуатацию.

Иван Прошин:

Сложность данного проекта заключалась в том, что накопленных данных о поломках оборудования было чрезвычайно мало. Поэтому построить модели, основанные на получении информации из существующей истории не представлялось возможным. Нам пришлось применять не традиционный, авторский подход для создания математических моделей индикаторов работоспособности оборудования. Этот подход позволил объединить все полученные с датчиков данные и преобразовать их в единый «портрет» состояния оборудования, а затем, на основе регрессионной модели, сделать прогноз этого состояния. В конечном итоге, построенная система являет собой единый, интуитивно понятный интерфейс. Глядя на экран, сотрудник заказчика легко поймет, в каких частях компрессорной установки может произойти авария и с какой вероятностью

Возможности современных технологий предиктивной аналитики огромны, и чем дальше, тем больше данный инструмент будет использоваться в бизнесе.

Описанный опыт применения данной технологии – всего лишь частные случаи. Высокий научный потенциал сотрудников компании Bell Integrator позволяет решать самый широкий спектр задач, и применять для этого как традиционные методы и подходы, так и уникальные собственные разработки.

Источник фото Depositphotos.com